臨床グレードのウェアラブルセンサーからの入力に基づく咳およびPCR確認済みCOVID-19感染の予測アルゴリズムの開発における人工知能の利用
カテゴリ：手術支援
公開日：2026年2月19日
タイトル：Use of artificial intelligence to develop predictive algorithms of cough and PCR-confirmed COVID-19 infections based on inputs from clinical-grade wearable sensors.
雑誌名：Sci Rep. 2024 Apr 05; 14(1): 8072.
概 要：
本研究は、769百万件以上のCOVID-19症例が報告され、感染者の最大50%が無症状である中、臨床グレードの生理学的ウェアラブルモニタリングシステムANNE Oneを用いて、咳の検出とCOVID-19の早期検出のための人工知能アルゴリズムを開発することを目的としています。多施設単一群研究において、COVID-19のリスクが高い被験者から収集した生理データを用いて、咳検出アルゴリズムとCOVID-19検出アルゴリズムの開発を行いました。咳検出では、健康な個人がANNE Oneセンサーを装着し、最終的なアルゴリズムのF-1スコアは83.3%でした。COVID-19検出アルゴリズムは325人の最近の曝露者を対象に、心拍数や呼吸数、咳の回数などのバイタルパラメータを分析し、感度0.47、特異度0.72を示しました。ウェアラブルデバイスの早期疾病検出とモニタリングの可能性が示唆されました。
方 法：
本研究は、多施設単一群研究で、COVID-19のリスクが高い被験者325人を対象に、ANNE Oneセンサーを装着し、日々の症状調査を実施しました。咳検出アルゴリズムは27人の健康な被験者を対象に、ANNE One胸部センサーを使用して開発され、最終的なF-1スコアは83.3%でした。COVID-19検出アルゴリズムは、心拍数、呼吸数、咳の回数などのバイタルパラメータを分析しました。
結 果：
咳検出アルゴリズムは、27人の健康な被験者においてF-1スコア83.3%を達成しました。COVID-19検出アルゴリズムは、325人の最近の曝露者に対して感度0.47、特異度0.72を示しました。参加者は高い遵守率を示し、週に4日以上の装着が確認されました。
結 論：
ANNE OneはCOVID-19の検出において有望であり、呼吸バイオマーカー（咳の回数など）の追加がアルゴリズムの予測能力を向上させることが示されました。ウェアラブルデバイスの早期疾病検出とモニタリングにおける潜在的な価値が強調されました。